# 使用 Axios 控制并发请求数量的实现指南
在现代的前端开发中，使用 Axios 进行网络请求已经成为一种流行的做法。然而，处理大量并发请求时，如果不加以控制，可能会导致性能问题或请求超时。因此，本文将向你展示如何使用 Axios 控制并发请求的数量。
## 整体流程
为确保对每个步骤的理解，我们将整体流程分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:50:24
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1、基本概念并发和并行的区别：1）并行，parallel同时做某些事，可以互不干扰的同一时刻做几件事。（解决并发的一种方法）高速公路多个车道，车辆都在跑。同一时刻。2）并发 concurrency同时做某些事，一个时段内有事情要处理。（遇到的问题）高并发，同一时刻内，有很多事情要处理。2、并发的解决1）队列、缓冲区排队就是把人排成队列，先进先出，解决了资源使用的问题。排成的队列，其实就是一个缓冲地
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2024-01-25 09:28:43
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Python 全局解释器锁 GIL (Global Interpreter Lock)，简单来说是一个互斥锁，它同一时间只允许一个线程控制 Python 解释器。这意味着在任何时间点都只能有一个线程处于执行状态。由于即使在具有多个 CPU 内核的多线程架构中，GIL 也只允许一次执行一个线程，因此 GIL 被称为 Python 最“臭名昭著”的特性。1. 为什么需要G
编写思路:
1、使用"grep"读取接口日志，并从中获取一分钟接口请求条目2、使用"awk"截取时间部分（到秒）3、使用"uniq -c"统计重复时间数量（即每秒的请求条目数量=请求并发数量（QPS））4、使用"awk"截取每秒的请求条目数量部分，并使用"sort -nr"进行降序排序5、最后使用"head -n 1"获取一分钟之内最大请求并发数量
日志内容：
2020-10-11 10:12:1
原创
2021-07-14 22:49:33
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同步和异步的区别？ 同步：浏览器向服务器请求数据，服务器比较忙，浏览器一直等着(页面白屏)，直到服务器返回数据，浏览器才能显示页面。 异步：浏览器向服务器请求数据，服务器比较忙，浏览器可以自如的干原来的事情(显示页面)，服务器返回数据的时候通知浏览器一声，浏览器把返回的数据再渲染到页面，局部更新。3、如何解决跨域问题？ 理解跨域的概念：协议、域名、端口都相同才同域，否则都是跨域
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2024-07-08 16:58:08
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0x00 前言很久以前就听说 Python 的 async/await 很厉害，但是直到现在都没有用过，一直都在用多线程模型来解决各种问题。最近看到隔壁的 Go 又很火，所以决定花时间研究下 Python 协程相关的内容，终于在翻阅了一裤衩的资料之后有了一些理解。0x01 起：一切从生成器开始以往在 Python 开发中，如果需要进行并发编程，通常是使用多线程 / 多进程模型实现的。由于 GIL
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2024-10-22 13:42:50
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出现问题描述：当不确定异步请求个数时，为防止当一瞬间发生上百个http请求时，导致堆积了无数调用栈进而导致内存溢出问题。要求：将同一时刻并发请求数量控制在3个以内，同时还要尽可能快速的拿到响应的结果。同面试问题：实现一个批量请求函数 multiRequest(urls, maxNum)，要求如下：要求最大并发数 maxNum每当有一个请求返回，就留下一个空位，可以增加新的请求所有请求完成
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2023-11-20 02:27:06
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在Java应用中，流量控制请求数量是一个必须面对的重要问题。随着高并发系统的逐渐增加，如何科学合理地控制流量，保障系统的稳定性和可用性，成为了开发者的当务之急。本文将通过协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、工具链集成和逆向案例的层次结构，结合各种图表及代码示例，详细阐述如何解决Java流量控制请求数量的问题。
### 协议背景
为了更好地理解流量控制的背景，我们简要回顾了一下协议的发展时间
在jdk5中，java提供了一些非常有用的辅助工具类，包括CountDownLatch和CyclicBarrier(两者都可以实现线程之间的通信)、Semaphore(控制方法被线程访问的数量)，他们三者都依赖于AQS实现，都是共享锁。今天我们就来学习一下这四个辅助类的用法。1、CountDownLatch CountDownLatch基于AQS
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2024-09-16 20:50:02
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题目信息：批量请求可控制并发数全部请求结束，执行callbackfunction handleFetchQueue(urls, max, callback) { const urlCo
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2021-04-22 09:27:42
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# 如何控制接口的请求数量 Java
在进行接口调用的过程中，我们经常需要控制接口的请求数量，避免因为过多的并发请求导致系统性能下降或者接口调用失败。在Java中，我们可以通过一些技术手段来实现接口请求数量的控制，比如使用线程池来管理并发请求。
## 实际问题
假设我们有一个需求，需要调用一个接口来获取用户信息，并且我们要限制每秒最多只能发起5个接口请求，超过这个数量的请求需要等待前面的请求
原创
2024-04-10 04:50:11
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什么是并发连接数和请求数？主机到底能多少人在线？并发连接数-SBC（Simultaneous Browser Connections）并发连接数指的是客户端向服务器发起请求，并建立了TCP连接。每秒钟服务器链接的总TCP数量，就是并发连接数。请求数-QPS（Query Per Second）/RPS（Request Per Second）请求数有2个缩写，可以叫QPS也可以叫RPS。单位是每秒多少
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2024-07-27 09:42:22
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Threading.Timer是更灵活的一种计时器，可以有程序员自行设定计时周期、第一个周期前是不是要有延迟、什么时候开始运行计时器，以及给计时器调用的方法传一个参数等。 以下是Timer的构造函数，源自MSDN:名称说明Timer(TimerCallback)使用新创建的 Timer 对象作为状态对象，用一个无限周期和一个无限到期时间初始化 Tim
秒杀最终的本质是数据库的更新，但是有很多大量无效的请求，我们最终要做的就是如何把这些无效的请求过滤掉，防止渗透到数据库。限流的话，需要入手的方面很多：1：前端限流首先第一步就是通过前端限流，用户在秒杀按钮点击以后发起请求，那么在接下来的5秒是无法点击(通过设置按钮为disable)。这一小举措开发起来成本很小，但是很有效。 2：同一个用户xx秒内重复请求直接拒绝具
一、先上结论：①同一域名下，同一 GET 请求的并发数是 1，也就是说上一个
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2022-11-03 10:07:12
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前言在默认情况下，jmeter 发送每个请求之间是没有延时的，如果采用默认方式，如果线程数足够大，瞬间就会将服务器压死。再则在实际的业务过程中，请求之间是有一定时间的停顿的所以在请求之间设置合理的延时是必须的，也是更接近用户真实业务情况。在 jmeter 中，定时器组件提供了系列不同类型的延时控制。合理使用定时器组件，能让你的性能测试更接近真实，更能挖掘出系统的瓶颈和评估系统的性能指标。定时器类型
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2024-09-07 21:46:42
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使用Apache作为HTTP服务器的站点，不可避免的会遇到这个问题：apache负载很低，但是访问web服务器非常慢。排除脚本程序的原因后，基本上就是apache设置问题。查看使用的何种MPM（Multi -Processing Modules，多道处理模块）sudo apachectl-V|grep-impmMaxRequestWorkers100# 最大并发进程数...
原创
2021-06-17 13:48:12
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# 如何实现“python加日志打印请求数量”
## 一、流程
为了实现“python加日志打印请求数量”，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
| 1 | 导入 logging 模块 |
| 2 | 配置 logging 模块 |
| 3 | 在代码中记录请求数量并输出日志 |
## 二、操作步骤
### 1. 导入 log
原创
2024-07-13 05:50:37
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同步容器类Vector和ArayList： ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。
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2024-10-09 12:14:00
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iptables实际操作 使用-v选项后，iptables为我们展示的信息更多了，那么，这些字段都是什么意思呢？我们来总结一下pkts:对应规则匹配到的报文的个数。
bytes:对应匹配到的报文包的大小总和。
target:规则对应的target，往往表示规则对应的"动作"，即规则匹配成功后需要采取的措施。
prot:表示规则对应的协议，是否只针对某些协议应用此规则。
opt:表
